변량분석

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t-TEST에서는 두 집단의 평균값을 편차와 자유도를 고려하면서 비교합니다. 그러나 집단이 여러 번 일 경우에는 변량분석을 실시합니다. 예를 들어 20,30,40,50,60 대인 5집단을 비교할 때에, 만일 2 집단씩 계속 짝지어가며 비교합니다면 10번을 비교하여야 합니다. 그런데 t-TEST 하는 t-값 자체도 하나의 현상이기 때문에, 여러 번 하다보면 정상분포곡선을 가정하게 되어, 서로 다른 것들이 나와서 t-값마다 차이 있는 것이 나올 때 이 차이가 통계적인 현상인지 진실한 차이인지 알 수가 없기 때문입니다. 따라서 이렇게 집단이 3개 이상인 경우에는 다중 t-TEST를 하면 안되고 F-검정을 하게 됩다. 이를 변량 분석이라고 하는데, 결국 계산의 방법만 다를 뿐 그 비교하는 전략을 동일합니다, 그리고 만일 2집단의 경우에도 F- 검정을 하게 됩니다면 그 값은 결국 T2=F 임을 알 수 있게 됩니다.
변량분석은 영어로 ANOVA(아노바=Analysis of Variance)라고 부릅니다. 그리고 비교하는 독립변인의 수에 따라 1가지이면(직업의 종류에 따른 임금의 차이) 일원변량분석(One way Anova) 이며, 독립변인이 2가지 이상이면 다원변량분석이라고 합니다.
요점 : 두 집단의 점수 비교= t-TEST, 3집단 이상의 점수 비교 = 변량분석(아노바, F-검정)

참고 자료

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